論文の概要: Asynchronous Personalized Federated Learning through Global Memorization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00407v1
• Date: Sat, 01 Mar 2025 09:00:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:14:28.203031
• Title: Asynchronous Personalized Federated Learning through Global Memorization
• Title（参考訳）: グローバル記憶による非同期個人化フェデレーション学習
• Authors: Fan Wan, Yuchen Li, Xueqi Qiu, Rui Sun, Leyuan Zhang, Xingyu Miao, Tianyu Zhang, Haoran Duan, Yang Long,
• Abstract要約: Federated Learningは、機密データを集中化せずに、分散デバイス間で協調的なモデルトレーニングを可能にすることにより、プライバシ保護ソリューションを提供する。 サーバ側セマンティックジェネレータを用いて、クライアントがパーソナライズされたモデルを開発することを可能にする非同期パーソナライズドフェデレーション学習フレームワークを提案する。 このジェネレータは、グローバルモデル監視の下でデータ自由な知識伝達によって訓練され、見知らぬサンプルと見えないサンプルの両方を生成することにより、クライアントデータの多様性を高める。 総合データ障害訓練のリスクに対処するため, 頑健なパーソナライゼーションを確保するために, 疎結合モデルを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.630360485032163
• License:
• Abstract: The proliferation of Internet of Things devices and advances in communication technology have unleashed an explosion of personal data, amplifying privacy concerns amid stringent regulations like GDPR and CCPA. Federated Learning offers a privacy preserving solution by enabling collaborative model training across decentralized devices without centralizing sensitive data. However, statistical heterogeneity from non-independent and identically distributed datasets and system heterogeneity due to client dropouts particularly those with monopolistic classes severely degrade the global model's performance. To address these challenges, we propose the Asynchronous Personalized Federated Learning framework, which empowers clients to develop personalized models using a server side semantic generator. This generator, trained via data free knowledge transfer under global model supervision, enhances client data diversity by producing both seen and unseen samples, the latter enabled by Zero-Shot Learning to mitigate dropout-induced data loss. To counter the risks of synthetic data impairing training, we introduce a decoupled model interpolation method, ensuring robust personalization. Extensive experiments demonstrate that AP FL significantly outperforms state of the art FL methods in tackling non-IID distributions and client dropouts, achieving superior accuracy and resilience across diverse real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: モノのインターネット(Internet of Things, IoT)デバイスの普及と通信技術の進歩は、個人データの爆発を招き、GDPRやCCPAなどの厳格な規制によってプライバシーの懸念が高まる。 Federated Learningは、機密データを集中化せずに、分散デバイス間で協調的なモデルトレーニングを可能にすることにより、プライバシ保護ソリューションを提供する。 しかしながら、非独立で同一に分散したデータセットからの統計的不均一性と、クライアントのドロップアウトによるシステム不均一性、特にモノポリティクスクラスを持つ者は、グローバルモデルの性能を著しく低下させる。 これらの課題に対処するため,サーバ側セマンティックジェネレータを用いて,クライアントがパーソナライズされたモデルを開発することを可能にする非同期パーソナライズドフェデレーション学習フレームワークを提案する。 このジェネレータは、グローバルモデル監視下でデータ自由な知識伝達によってトレーニングされ、目に見えないサンプルと見えないサンプルの両方を生成し、クライアントデータの多様性を高める。 合成データ障害訓練のリスクに対処するため,分離モデル補間法を導入し,ロバストなパーソナライゼーションを実現する。 大規模な実験により、AP FLは、非IID分布やクライアントのドロップアウトに対処する上で、最先端のFL法を著しく上回り、様々な実世界のシナリオにおいて優れた精度とレジリエンスを実現している。

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